人工智能时代的到来
㈠ 国家和劳动者如何应对人工智能时代的到来
未来那些繁重的、重复的、没有创造性、艺术性的工作将会被人工智能逐步代替，比如建筑工人、司机、快递员、保姆、银行业务员、电话客服、仓库管理员、收银员、清洁工、销售等工作。
人工智能作为科技创新产物，在促进人类社会进步、经济建设和提升人们生活水平等方面起到越来越重要的作用。国内人工智能经过多年的发展，已经在安防、金融、客服、零售、医疗健康、广告营销、教育、城市交通、制造、 农业等领域实现商用及规模效应。
人工智能来袭，不少人惊呼未来有不少职业将会被人工智能和机器人所替代。确实，机器和人工智能会替代人的一些简单劳动、重复性劳动和规则性活动，但是，它们也会创造出更多更新的、前所未有的新的职业。
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系列超高难度的作业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工智能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。
㈡ 人工智能时代来临
人工智能是需要人力、脑力、开发、高等技术与不断的研究和尝试等等一系专列超高难度的作属业才能完成的科技产品。当然这种研究是得到国家和人们大力支持的发展。它的发展对国际影响力是非常大的。人工智能也可以定义为高仿人类，虽然不可能会像人一样具有灵敏的反应和思考能力，但人工知能是按照人类的思想结构等等的探索而开发的研究。
人工智能的开发最主要的目的就是为了替人类做复杂、有危险难度、重复枯燥等的工作，所以人工智能是以人类的结构来设计开发的，人工智能在得到较好的开发后国家也是全力给予支持。人工智能的开发主要也是为了帮助和便利人类的生活。所以人工智能的定义一直以来都是以“协助人类”而存在的。人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。
以后可能在很多传统行业，比如银行，会有人工智能帮你得到更好的收益。信用卡或其他的贷款会由人工智能来决定哪些人士可以安全地放贷，而且会还钱。然后再往下人工智能可以开始动了，就可以进入工业机器人、商业机器人，终进入家庭机器人。
㈢ 怎样迎接人工智能时代的到来
1、不断学习，全力进取，提高自己的认知能力
只有不断学习，才能对当下和未来的事回物有比较答清晰的认知，并适时做出明明白白的选择。其实，不断地学习是在未来给自己留有更多的选择余地。
认知差异：智慧与迷茫
2、有意识提高自己的创新意识和能力
按照智能社会的分工，创新劳动将占有主导地位。相应地，我们现在的人们为了适应将来智能社会，必须提高自己的创新意识和能力。
创新能力
3、提升自己的适应能力和协作能力
人工智能时代的到来，将会给我们的社会分工、文化、习惯等各方面带来巨大的改变，这就要求我们具备良好的适应能力。
应变与适应
在人工智能充斥的社会，怎样与智能机器更好的沟通和协作这个命题也可能会受到越来越大的重视。同时，人与人之间该怎么进行新的分工和协作也是一个命题。
㈣ 人工智能时代到来了 我们该如何应对
人工智能来临，那就意味着以前很多重复性的工作将会大量被机器取代。很多岗专位属工人会失业，但社会福利会提升，个人生活应没有什么问题。但是如果要在人工智能时代立足，我们应该，也是必须不断地学习，真正地做到活到老，学到老。扩宽自已的知识面，提高自已各方面的能力，这样才能立于不败之地。
㈤ 人工智能时代的到来，人工智能未来有发展状况吗
随着深度学习技术的成熟，AI人工智能正在逐步从尖端技术慢慢变得普及。AlphaGo和人类的对弈，并不是我们以往所理解的电子游戏，电子游戏的水平永远不会提升，而AlphaGo则具备了人工智能最关键的“深度学习”功能。AlphaGo中有两个深度神经网络，Value Networks（价值网络）和 Policy Networks（策略网络）。其中Value Networks评估棋盘选点位置，Policy Networks选择落子。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的棋谱，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中进行强化学习。也就是说，人工智能的存在，能够让AlphaGo的围棋水平在学习中不断上升。
人工智能的技术应用主要是在以下几个方面：
自然语言处理（包括语音和语义识别、自动翻译）、计算机视觉（图像识别）、知识表示、自动推理（包括规划和决策）、机器学习和机器人学。按照技术类别来分，可以分成感知输入和学习与训练两种。计算机通过语音识别、图像识别、读取知识库、人机交互、物理传感等方式，获得音视频的感知输入，然后从大数据中进行学习，得到一个有决策和创造能力的大脑。
从上世纪八九十年代的PC时代，进入到互联网时代后，给我们带来的是信息的爆炸和信息载体的去中心化。而网络信息获取渠道从PC转移到移动端后，万物互联成为趋势，但技术的限制导致移动互联网难以催生出更多的新应用和商业模式。而如今，人工智能已经成为这个时代最激动人心、最值得期待的技术，将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。
人工智能概念其实在上世纪80年代就已经炒得火热，但是软硬件两方面的技术局限使其沉迷了很长一段时间。而现在，大规模并行计算、大数据、深度学习算法和人脑芯片这四大催化剂的发展，以及计算成本的降低，使得人工智能技术突飞猛进。
㈥ 人工智能时代真的来临了吗
AI时代即将来临？
人工智能（AI）的发展路程
艾伦·麦席森·图灵，计算机逻辑的奠基者，被誉为”人工智能之父“。在1950年，他通过一篇名为《计算机与智能》的论文中，提出了自此以后60年甚至乃至我们未来数百年，诸多科学家们不断奋斗的目标：图灵测试。
图灵测试是什么？
简单的来说，就是当我们通过打字聊天的方式长时间的和一个计算机进行提问，如果计算机给出的回答可以让30%以上的人类判断不出和自己进行对话的是计算机，那么它就通过了图灵测试。
“图灵测试”作为对AI与否提供了一个重要的衡量标准，如果有机器能够通过图灵测试，那它就是一个完全意义上的智能机，和人没有区别，可以被称作“他”或者“她”了。
在图灵测试诞生后的第6年，达特茅斯的 AI 会议正式召开并开创了人工智能 Artificial Intelligence 这个词之后，无数计算机科学家、电子科学家、语言学家、神经科学家、心理学家等等汇聚在这面大旗下，尝试推动智能系统、计算理论、生物智慧、仿人类智慧系统设计的研究，不过一如大家所见，太多的问题和概念都一股脑装在了「人工智能」这个大筐里，普通民众也养成了用「机器够不够像人」和「机器和人谁厉害」评价技术成果的坏习惯。
在六七十年代，人工智能持续是一个很重要的议题，那个时代有很多重要的算法涌现出来，但是随后人工智能迎来了他的第一个低潮，那么原因是什么？
因为当时很多的工程师、科学家发现，当时的算法和人工智能只能解决比较狭窄领域的问题，那么问题在哪儿？
实际上是在于计算机的算力是不够的。
在80年代的时候，人工智能出现了第二波的浪潮。
比如出现了人工神经网络、专家系统等领先的算法。当时算力也同步有了提升，有很多像IBM这种大型的计算机的出现，使得一些实际问题可以应用和解决。
然而，在80年代人工智能又迎来了第二波低谷，当时个人电脑渐渐的开始普及，但是像大型专业计算机资源，造价和成本依然非常高。渐渐地，像美国政府，开始缩减对于这方面的预算、资源，带来了这一波的低谷。
最后，众所周知的人工智能第三个浪潮，也就是我们现在经历的这个时代。
从20世纪初开始，我们迎来了深度学习的算法、AlphaGo、谷歌DeepMind等一系列的技术的创新。算力、数据资源爆炸式的增长，使得算法有了一个大幅的提升。
以前计算机不能解决的问题，比如语音识别、图像识别，包括现在的自然原处理等这些领域，都有了非常大幅的提升。
刚才说的是人工智能的发展浪潮，其实大家可以注意到，算法的提升和整个智能技术的提升是分不开的，同时也跟算力基础、计算的基础设施以及数据量，也是密不可分的。
信息化、大数据化、然后才是智能化
我提出一个概念，在智能化的时代，我们实际上是需要经历几个步骤：首先是信息化，然后是大数据化，最后才是智能化。
我们可以看一下我们了解的行业大概处于一个什么样的阶段？
我们以医疗行业为例，比如大家觉得医疗行业目前是处于什么阶段呐？
答案是：信息化。
尤其是在中国，有些比较大型的三甲医院，比如协和、301或者北大医院，目前是在从信息化慢慢向大数据提升的阶段。
有一个最简单的例子，之前我们去接触一个老中医，然后这个中医院的院长说：“我们想做大数据，我们有10万个病人的数据。”我们听了以后挺高兴的，数据量也不小了。接着，这个老中医就拿出厚厚的一大叠病历本，他有一百个大本，每个本上一页是一个病人的手写记录，每一本有一千个病人，所以加起来有10万个病人。当时就非常傻眼了，这个我们怎么分析？
以医疗行业为例，我们所说的信息化，实际上是包括病例的电子化，医院的信息系统、图像管理系统等。而在目前这个阶段，这些系统的数据资源是没有打通的，所以还没有达到大数据化的阶段。
如果把这些数据资源打通，才可以实现以一个病人为中心，可以看到他入院的记录、诊断记录、住院记录，也可以看到他的影像数据，才可以形成一个全方位的数据。而且，从时间轴上来说，这样的数据记录，才可以形成大数据，并且通过智能算法，来帮助医生来决策需要什么样的治疗，需要在什么样的阶段做一些辅助。
而这个对医药医疗行业来说，是需要一个持续的发展的一个过程。
㈦ 人工智能时代的到来会对社会产生哪些影响
人类研发的自动驾驶汽车已经累积了数十万英里的安全驾驶记录，预计数年内这种无需人类驾驶的车辆将广泛投放市场。但随之而来的一个伦理性问题是，如果无人驾驶汽车出了车祸，责任应该归结于谁？类似的伦理疑问还包括，如果你或你的家人突发重病，但无人驾驶汽车却拒绝超速将病号送至医院，你该怎么办？如果有家长让未成年的孩子喝酒，家佣机器人是否应当马上启动报警程序？
人工智能时代已经到来，但有关人工智能、机器人的伦理性问题显然比技术问题、功能设计更难得以解决。享誉世界的顶尖级人工智能专家、斯坦福大学人工智能与伦理学教授杰瑞·卡普兰所著《人工智能时代》一书，从人工智能和机器人的更新换代、广泛使用，所必然带来的技术和社会风险入手，探讨应对这些风险的可行之策。
在卡普兰看来，机器学习相比于过去的智能化机器，有了本质的区别，前者“发展出自己的直觉力，然后用直觉来行动”，这也将使得机器人可以更为踊跃地进入人类世界，接管过去仅能由人执行完成的工作。在过去，投放到医学、工业等多领域的机器人，used.sanygroup.com都在功能方面存在精准性、力量、持久性不足的问题，致使机器人适应环境的能力较差，只能在启动之前尽可能精准的设定，但随着机器感知领域的突破发展，“未来的机器人可以看到、听到、做计划，还能根据混乱而复杂的真实世界来挑战自己”。
智能时代毫无疑问会释放更多的技术应用红利，但风险也不可小觑。《人工智能时代》一书还探讨了人工智能时代将带来的另两大风险，一是因为智能化潮流所造成的持续性失业，很可能急速扩大赤贫群体，继而引发社会震荡；二是人工智能、机器人、大数据等新科技应用，会在现有基础上进一步加剧贫富差距。卡普兰在书中指出，目前人们已经意识到了人工智能因而大幅度地提高了自动化作业的效能，从而产生了对工人的替代性，减少了工作机会；但人们通常还没有意识到，“很多科技进步会通过让商家重组和重建运营方式来改变游戏规则。这样的组织进化和流程改进不仅经常会淘汰工作岗位，也会淘汰技能”——无论是蓝领工作，还是律师、医生等带有很强专业性的技术岗位，传统的技能都将因为智能化的替代，变得低效，这也将迫使学校和职业培训机构改变课程体系，以确保（部分）学生、培训对象能够拥有强于智能设备、算法的技能，这必然意味着无法通过新型教育、培训课程检验的其他人被未来的职场所抛弃。